Predicción del peso en canal al beneficio en conejos Nueva Zelanda a partir de medidas corporales Medidas corporales y peso en canal

Contenido principal del artículo

Autores

Donicer Eduardo Montes-Vergara https://orcid.org/0000-0002-2860-0505 Claudia Patricia Lenis-Valencia https://orcid.org/0000-0003-4846-6646 Darwin Hernandez-Herrera https://orcid.org/0000-0002-1758-604X

Resumen

Objetivo. Predecir del peso en canal a la edad de beneficio en conejos Nueva Zelanda a partir de medidas corporales. Materiales y métodos. En 100 machos Nueva Zelanda (NZ) criados de forma comercial de 60±3 días, con ayuno de 12 horas, se tomó el peso vivo (PV) el largo de cuerpo dorsal (LCDV) y ventral (LCVV), perímetro del tórax (PTV), largo de lomo (LLV), ancho de lomo (ALV), ancho de tórax (ATV) ancho de cabeza (ACV) largo de cabeza (LCV), perímetro de muslo (PMV), largo de muslo (LMV), perímetro del brazo (PBV) y largo del brazo (LBV). Los conejos fueron sacrificados, pesadas sus canales calientes (PCC) y se tomaron las mismas medidas antes descritas, en la canal. Se realizó estadística descriptiva y el rendimiento en canal caliente (RCC). Se estimaron los coeficientes de correlación con el PCC. Se estableció una ecuación de regresión del PCC, con el procedimiento “Stepwise Regression”. Resultados. Las variables in vivo fueron más homogéneas que en el animal en canal. El RCC fue 54.96±4.03%. La correlación más alta que se encontró con el PCC fue el PV (r= 0.84; p<0.0001). El PTV, PTC, PBV, PBV y ACV presentaron una correlaciones positivas (p<0.02). La ecuación de regresión que mejor se ajustó fue Yi= 86.5 + 0.52PV - 0.47LCDV - 12.9ACV (R2=0.97; Cp-Mallows= 2.62, p<0.01). Conclusiones. El RCC es similar a otros NZ de edad similar. Las medidas en el animal vivo predicen mejor el PCC. Estos resultados se pueden utilizar en programas de mejoramiento genético animal.


 

Palabras clave:

Detalles del artículo

Referencias

1. Blasco A, Nagy I, Hernández P. Genetics of growth, carcass and meat quality in rabbits. Meat Sci. 2018; (145):178–185. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2018.06.030

2. Auristela A, Córdoba L, Arlene G, Méndez J. Bromatological composition of rabbit meat supplemented with mataraton and palm-press fiber. Rev MVZ Córdoba. 2013; 18 (2):3452–3458. DOI: https://doi.org/10.21897/rmvz.167

3. Trocino A, Zomeño C, Birolo M, Di Martino G, Stefani A, Bonfanti L, Bertotto D, Gratta F, Xiccato G. Impact of pre-slaughter transport conditions on stress response, carcass traits, and meat quality in growing rabbits. Meat Sci. 2018; 146:68–74. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2018.07.035

4. Dalle A, Celia C, Cullere M, Szendrő Z, Kovács M, Gerencsér Z, Dal Bosco A, Giaccone V, Matics Z. Effect of an in-vivo and/or in-meat application of a liquorice (Glycyrrhiza glabra L.) extract on fattening rabbits live performance, carcass traits and meat quality. Anim Feed Sci Tech. 2020; 260:114333. DOI: https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2019.114333

5. Barba L, Sánchez-Macías D, Barba I, Rodríguez N. The potential of non-invasive pre- and post-mortem carcass measurements to predict the contribution of carcass components to slaughter yield of guinea pigs. Meat Sci. 2018; 140:59–65. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2018.02.019

6. Rubio P, Chavez J, Febres G, Deza H. Prediction of carcass weight at the age of slaughtering in guinea pigs of the cieneguilla genotype based on a synthesis of body measurements. Rev Investig Vet Peru. 2018; 29(2):507–513. http://dx.doi.org/10.15381/rivep.v29i2.14476

7. Luo J, Shen L, Tan Z, Cheng X, Yang D, Fan Y, et al. Comparison reproductive, growth performance, carcass and meat quality of Liangshan pig crossbred with Duroc and Berkshire genotypes and heterosis prediction. Livest Sci. 2018; 212:61–68. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2017.09.010

8. Ngo L, Ho H, Hunter P, Quinn K, Thomson A, Pearson G. Post-mortem prediction of primal and selected retail cut weights of New Zealand lamb from carcass and animal characteristics. Meat Sci. 2016; 112:39–45. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2015.10.012

9. Behiry F, Hassanin, M, El- Az A, El-Kamash E, Bahnas M. Using some body measurements as predictors of live body weight and carcass traits in four broiler strains. Egypt Poult Sci. 2019; 39(4):835–849. https://doi.org/10.21608/EPSJ.2019.67500

10. Bonny S, Hocquette J, Pethick D, Farmer L, Legrand I, Wierzbicki J, et al. The variation in the eating quality of beef from different sexes and breed classes cannot be completely explained by carcass measurements. Animal. 2016; 10(6):987–995. https://doi.org/10.1017/S175173111500292X

11. Lukefahr S, Ozimba C. Prediction of carcass merit from live body measurements in rabbits of four breed-types. Livest Prod Sci. 1991; 29(4):323–334. https://doi.org/10.1016/0301-6226(91)90107-2

12. Hernández P, Pla M, Blasco A. Prediction of carcass composition in the rabbit. Meat Sci. 1996; 44(1):75–83. https://doi.org/10.1016/S0309-1740(96)00078-2

13. Cornejo-Espinoza J, Rodríguez-Ortega L, Pro-Martínez A, González-Cerón F, Conde-Martínez V, Ramírez-Guzmán M, et al. Efecto del ayuno ante mortem en el rendimiento de la canal y calidad de la carne de conejo. Arch Zootec. 2016; 65(250):171–175. https://doi.org/10.21071/az.v65i250.484

14. Barrón M, Herrera J, Suárez M, Zamora M, Lemus C. Evaluación de características de canal en tres razas de conejos. Rev Cubana Cienc Agr. 2004;38(1):19–24. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=193017870003

15. Lara P, Itzá M, Sanguinés R, Magaña M. Morus alba o Hibiscus rosa-sinensis como sustituto parcial de soya en dietas integrales para conejos. Avan Invest Agropec. 2012;16(3):9–19. http://ww.ucol.mx/revaia/portal/pdf/2012/sept/1.pdf

16. Torres J, Reyes-Sánchez N, Sáenz A, Benavides Á. Comportamiento productivo y características de la canal de conejos alimentados con harina de Moringa oleifera. La Calera. 2018; 18(31):81–88. https://doi.org/10.5377/calera.v18i31.7897

17. Flórez D, Diaz A. Evaluación de un alimento peletizado a base de forraje para conejos en fase de levante y ceba en la Granja Experimental Villa Marina. Mundo FESC. 2019; 9(17):78–84. https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/mundofesc/article/view/403

18. Laiño A, Guerra I, Navarrete E, Vivas L, Torres J, Martínez A. Comportamiento de parámetros productivos en conejos (Oryctolagus cuniculus) alimentados con diferentes balanceados peletizados comerciales en el cantón Quevedo provincia de los Rios. Rev Amazónica Cienc Tecnol. 2018; 7(2):77–82. https://revistas.proeditio.com/REVISTAMAZONICA/article/view/77/pdf

19. Benavidez A, Gonzalez B. El Efecto de la utilización de extractos de ajo (Allium sativum) y tomillo (Thymus vulgaris) en el agua de bebida de conejos en crecimiento. Revi Siembra CBA. 2019; 1:7–22. http://revistas.sena.edu.co/index.php/Revsiembracba/article/view/2542/2859

20. North M, Dalle Zotte A, Hoffman L. The effects of quercetin supplementation on New Zealand White grower rabbit carcass and meat quality – A short communication. Meat Sci. 2018; 145:363–366. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2018.07.014

21. Sweet H, Pearson A, Watson P, German A. A novel zoometric index for assessing body composition in adult rabbits. Vet Record. 2013;173(15):369–369. http://dx.doi.org/10.1136/vr.101771

22. Matics Z, Kovács G, Csóka A, Ács V, Kasza R, Petneházy O, Nagy I, Garamvölgyi R, Petrási Z, Donkó T. Automated Estimation of Loin Muscle Mass in Living Rabbits Using Computed Tomography. Acta Univ Agric Silvic Mendelianae Brun. 2020; 68(1):63–72. https://doi.org/10.11118/actaun202068010063

23. Szendrő Z, Metzger S, Nagy A, Szabó A, Petrási Z, Donkó T, Horn P. Effect of divergent selection for the computer tomography measured thigh muscle volume on productive and carcass traits of growing rabbits. Livest Sci. 2012; 149(1):167–172. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2012.07.011Get

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.